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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-06 13:25 深層学習を用いた画質の異なる林道画像からの走行領域の検出 ○後呂美里・東野哲也・堀田裕弘（富山大）  IMQ2019-60 IE2019-142 MVE2019-81 |
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| 抄録 | （和） | 中山間地域における林道において落石や土砂崩れなどの自然災害が年々増加している．車載カメラから取得した画像を用いて，自然災害により発生した林道上の通行に危険を及ぼす箇所等が正確に検出でき，その情報が共有できれば，事故軽減に繋がると期待される．しかし，自然災害等で通行に支障のきたす土砂崩れや道路のひび割れなどが生じている道路画像に対するラベル付きの画像データセットは見当たらない．本研究では，実際に林道の撮影を行い，製作した画像データセットを用いて深層学習させることで，正確に林道上の走行可能領域を検出する方法を検討する． |
| （英） | Natural disasters such as falling rocks and landslides are increasing year by year on forest roads in hilly and mountainous areas. It is expected that accidents can be mitigated if it is possible to accurately detect and share information for the danger place caused by falling rocks and landslides on forest roads obtained by using images acquired from car mounted cameras. However, there is no image data set with a label for road images where landslides and road cracks that interfere with traffic due to natural disasters. In this study, we investigate a method for accurately detecting driving possible area on forest roads by actually taking forest roads and deep learning using collected image data sets. | |
| キーワード | （和） | 画像処理 / 林道 / 領域分類 / / / / / |
| （英） | Image processing / Forest roads / Semantic image segmentation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 454, IMQ2019-60, pp. 231-234, 2020年3月. | |
| 資料番号 | IMQ2019-60 | |
| 発行日 | 2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IMQ2019-60 IE2019-142 MVE2019-81 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE IMQ MVE CQ |
| 開催期間 | 2020-03-05 - 2020-03-06 |
| 開催地（和） | 九州工業大学 戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology |
| テーマ（和） | 五感メディア，マルチメディア，メディアエクスペリエンス， 映像符号化，イメージメディアの品質，ネットワークの品質 および信頼性，一般 （魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IMQ |
| 会議コード | 2020-03-IE-IMQ-MVE-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた画質の異なる林道画像からの走行領域の検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection of running area from forest road images with different image quality using deep learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像処理 / Image processing |
| キーワード(2)（和/英） | 林道 / Forest roads |
| キーワード(3)（和/英） | 領域分類 / Semantic image segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 後呂 美里 / Misato Ushiro / ウシロ ミサト |
| 第1著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. of Toyama) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 東野 哲也 / Tetsuya Higashino / ヒガシノ テツヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. of Toyama) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀田 裕弘 / Yuukou Horita / ホリタ ユウコウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 富山大学 (略称： 富山大) University of Toyama (略称： Univ. of Toyama) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-06 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IMQ |
| 資料番号 | IMQ2019-60, IE2019-142, MVE2019-81 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.454(IMQ), no.456(IE), no.457(MVE) |
| ページ範囲 | pp.231-234 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) |
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